Jira AI-Funktionen: Was sie sind und wie man das Beste aus ihnen herausholt

KI verändert wirklich, wie Teams ihre Aufgaben erledigen, besonders im Projektmanagement und Support. Tools wie Jira, ein großer Name im Projekt-Tracking und bei der Problemlösung, fügen KI-Funktionen hinzu, um Teams zu helfen, schneller und intelligenter zu arbeiten. Im Grunde geht es darum, die langweiligen Aufgaben zu reduzieren, damit man sich auf die wirklich wichtigen Arbeiten konzentrieren kann.

In diesem Beitrag werden wir die KI-Funktionen durchgehen, die direkt in Jira-Produkte integriert sind. Wir werden darauf eingehen, was sie tun, wie sie Ihrem Team helfen können und wo sie möglicherweise nicht ausreichen. Während die integrierte KI von Jira ziemlich solide ist, könnten Sie feststellen, dass andere Tools die Dinge noch weiter vorantreiben können, insbesondere für das, was Ihr Team speziell benötigt.

Was ist Atlassian Intelligence in Jira?

Atlassian Intelligence (AI) ist das Hauptsystem, das künstliche Intelligenz in alle Tools von Atlassian, einschließlich Jira, bringt. Es ist darauf ausgelegt, mit dem einzigartigen Kontext Ihres Teams zu arbeiten – denken Sie daran, alle Daten aus Ihren Projekten und Workflows zu nutzen, was Atlassian als “Teamwork-Graph” bezeichnet.

Diese Intelligenz verwendet eine Mischung aus Atlassians eigener KI-Technologie und externen großen Sprachmodellen (LLMs) wie OpenAI, um Ihnen zu helfen, die Arbeit zu beschleunigen, Aufgaben zu erledigen und Einblicke direkt in den Tools zu gewinnen, die Sie täglich verwenden. Sie werden das Atlassian Intelligence-Symbol an verschiedenen Stellen in Jira sehen, während Sie arbeiten.

Wichtige Vorteile der Nutzung von KI-Funktionen in Jira

Warum also überhaupt KI in Ihrem Jira-Setup verwenden? Es geht wirklich darum, Ihr Arbeitsleben einfacher und effektiver zu gestalten.

Hier sind einige wichtige Möglichkeiten, wie KI in Jira helfen kann:

• Arbeiten Sie intelligenter, nicht härter: KI kann Routineaufgaben für Sie übernehmen, sodass Sie mehr Zeit für komplexes, strategisches Denken haben.
• Probleme schneller lösen: Funktionen wie KI-gestützte Zusammenfassungen helfen Ihnen, schnell den Kern eines Problems oder einer Diskussion zu erfassen, was die Reaktionszeit verkürzt.
• Optimieren Sie Ihre Arbeitsabläufe: Intelligente Vorschläge können Ihnen helfen, Tickets korrekt zu leiten oder Automatisierungsregeln vorzuschlagen, was Ihre Prozesse reibungsloser macht.
• Verbessern Sie die Teamkommunikation: KI kann helfen, Nachrichten zu klären und sofortigen Kontext zu geben, wodurch endlose Hin- und Her-Kommunikation reduziert wird.
• Bessere Einblicke gewinnen: KI kann Trends in Ihren Daten analysieren, wie häufige Tickettypen oder Lücken in Ihrer Wissensdatenbank, und Ihnen helfen, klügere Entscheidungen zu treffen.

Spezifische Jira-KI-Funktionen und wie sie funktionieren

Werfen wir einen Blick auf einige der wichtigsten KI-Funktionen, die Sie in Jira antreffen könnten, und sehen wir, wie sie tatsächlich funktionieren.

Generative KI in der Editor-Toolbar

Diese Funktion ist äußerst hilfreich für die Arbeit mit Text direkt in Ihren Jira-Problemen und Kommentaren.

Sie hilft Ihnen, Inhalte zu schreiben, umzuschreiben, zusammenzufassen oder den Ton zu ändern. Sie können darauf zugreifen, indem Sie auf das KI-Symbol in der Editor-Toolbar klicken oder einfach /ai eingeben. Es ist wirklich praktisch, um kurze Notizen in detaillierte Benutzerstories zu verwandeln, mehr Hintergrundinformationen zu Aufgabenbeschreibungen hinzuzufügen oder eine schnelle Zusammenfassung eines langen Kommentar-Threads zu erhalten. Zum Beispiel könnten Sie schnell eine detaillierte Fehlerberichtsbeschreibung basierend auf nur ein paar Stichpunkten, die Sie zuvor notiert haben, entwerfen.

Natürliche Sprache zu JQL

Jira Query Language (JQL) ist mächtig, aber seien wir ehrlich, es kann etwas knifflig sein, wenn man nicht an die Syntax gewöhnt ist. Diese KI-Funktion macht die Dinge einfacher.

Sie ermöglicht es Ihnen, nach Problemen in einfachem Englisch zu suchen, anstatt komplizierte JQL-Abfragen von Hand erstellen zu müssen. Geben Sie einfach Ihre Frage in die Suchleiste des Issue-Navigators ein, und die KI übersetzt sie in das richtige JQL für Sie. Müssen Sie “alle ungelösten, hochpriorisierten Fehler, die mir diese Woche zugewiesen sind” finden? Fragen Sie einfach, und die KI sollte Ihnen das benötigte JQL geben. Das gesagt, haben einige Benutzer erwähnt, dass die JQL-Funktion manchmal selbst mit einfacheren Anfragen Schwierigkeiten hat und es als “absolut schrecklich jedes Mal” bezeichnet und “die einfachsten Fragen durcheinander bringt”.

KI-gestützte Zusammenfassungen

Schon einmal ein Jira-Ticket geöffnet und einen endlosen Kommentar-Thread gesehen? KI-Zusammenfassungen sind hier, um Ihnen zu helfen.

Diese Funktion nimmt lange Problembeschreibungen oder Kommentar-Threads und fasst sie in schnelle, leicht lesbare Zusammenfassungen zusammen. Sie kann sogar Inhalte von verknüpften Smart Links wie Confluence-Seiten oder Google Docs zusammenfassen. In der Regel finden Sie die Schaltfläche “Zusammenfassen” im Aktivitätsbereich eines Tickets. Es ist eine fantastische Möglichkeit, neue Teammitglieder schnell einzuarbeiten, Tickets reibungslos zu übergeben oder einfach Zeit zu sparen, indem man nicht jeden einzelnen Kommentar lesen muss, um die wichtigsten Punkte oder getroffenen Entscheidungen zu finden.

AI-Arbeitsaufteilung

Die Planung großer Projekte kann überwältigend wirken. Die AI-Arbeitsaufteilung zielt darauf ab, dies zu erleichtern.

Diese Funktion hilft Ihnen, große Aufgaben, oft als Epics bezeichnet, in kleinere, handlichere Aufgaben oder Unteraufgaben zu zerlegen. Die KI kann potenzielle Schritte oder Unteraufgaben basierend auf der Beschreibung des Epics vorschlagen. Wenn Sie beispielsweise ein Epic mit dem Titel “Implementierung der Benutzeranmeldefunktion” haben, könnte die KI vorschlagen, es in Aufgaben wie “UI entwerfen,” “Backend-API entwickeln,” “Unit-Tests schreiben” und “In Staging bereitstellen” zu unterteilen.

Jira Service Management (JSM) spezifische KI

KI ist besonders nützlich für Teams, die Jira Service Management (JSM) zur Bearbeitung von Kundenanfragen und IT-Anfragen verwenden. Wenn Sie JSM nutzen, sollten Sie sich die eesel AI Jira Service Management Integration für noch mehr Möglichkeiten ansehen.

Hier sind einige KI-Funktionen, die Sie speziell in JSM finden:

• Virtueller Service-Agent: Diese Funktion automatisiert die ersten Interaktionen mit Kunden und arbeitet oft mit Chat-Plattformen wie Slack oder Teams.
  • Er kann KI-Antworten verwenden, um in Ihrer Wissensdatenbank (wie Confluence oder der eigenen KB von JSM) zu suchen und direkte Antworten auf Kundenfragen zu geben.
  • Er kann auch Intents nutzen, um Benutzer durch spezifische Prozesse zu führen, wie z.B. das Starten einer Passwort-Zurücksetzungsanfrage.

• Ähnliches Anfragen-Panel: Wenn ein Agent ein Problem betrachtet, schlägt dieses Panel ähnliche frühere Probleme oder Vorfälle vor. Dies hilft ihnen, schneller Lösungen zu finden, indem sie sehen, wie frühere, ähnliche Probleme gelöst wurden.

• Prädiktive Agentenzuweisung: Diese Funktion schlägt vor, welcher Agent am besten geeignet sein könnte, um an einem Problem zu arbeiten, basierend darauf, wer in der Vergangenheit ähnliche Arbeiten bearbeitet hat oder über die richtige Expertise verfügt.

Diese JSM-Funktionen sind darauf ausgelegt, einfache Fragen automatisch zu bearbeiten und den Agenten den Kontext und die Vorschläge zu geben, die sie benötigen, um komplexere Probleme effizient zu lösen.

Hier ist ein kurzer Überblick über einige der Kernfunktionen von Jira AI:

Einschränkungen und Überlegungen zu nativer Jira KI

Während die integrierten KI-Funktionen von Jira viele coole Möglichkeiten bieten, ist es gut, ihre aktuellen Grenzen und das Feedback der Benutzer zu kennen.

Hier sind einige Einschränkungen und Überlegungen zur nativen Jira KI:

• Zu einfach für komplexe Aufgaben: Automatisierungs- und Skriptfunktionen können einfach wirken und unterstützen möglicherweise keine fortgeschrittenen Workflows oder tiefgreifende Konfigurationsänderungen.
• Stark abhängig von Ihren Daten: Die Genauigkeit der KI hängt davon ab, wie vollständig und gut organisiert Ihre Wissensdatenbank ist.
• Begrenzte Anpassungsmöglichkeiten: Sie können den Ton anpassen, aber Sie erhalten keine vollständige Kontrolle über Formulierungen, Workflows oder Markenstimme.
• Keine echte Testumgebung: KI-Funktionen sind schwer vor der Live-Schaltung zu testen, was zu Versuch-und-Irrtum in der Produktion führen kann.
• Höhere Preisstufen: Fortgeschrittenere KI (wie Intelligente Triage) ist oft hinter Premium- oder Enterprise-Plänen versteckt, die teuer werden können.

• Oberflächliche externe Integrationen: Tiefe Aktionen wie das Abrufen spezifischer Kundendaten oder das Ausführen von API-Aufgaben erfordern oft Umgehungslösungen oder Drittanbieter-Tools.

Profi-Tipp:  Bevor Sie sich vollständig auf die native Jira AI für kritische Workflows verlassen, sollten Sie genau prüfen, was Ihr Team speziell benötigt und wie komplex Ihre Prozesse sind. Manchmal ist die Verwendung einer Mischung von Tools der beste Weg, um das gewünschte Maß an Automatisierung und Anpassung zu erreichen.

Wie KI von Drittanbietern Jira-Workflows verbessert

Während die nativen KI-Funktionen von Jira ein guter Ausgangspunkt sind, sind sie nicht für jeden Anwendungsfall geeignet, insbesondere wenn es darum geht, echte Aktionen zu automatisieren, KI auf Basis vergangener Support-Tickets zu trainieren oder das Verhalten für verschiedene Teams anzupassen.

eesel AI ist speziell für Support- und Serviceteams entwickelt, die mehr von ihrer Automatisierung erwarten. Anstatt nur Text zu generieren oder Probleme zu taggen, verbindet es sich direkt mit Jira Service Management, um Ihnen zu helfen, Anfragen schneller zu bearbeiten, manuelle Arbeitslasten zu reduzieren und KI auf die Quellen zu trainieren, die tatsächlich widerspiegeln, wie Ihr Team arbeitet.

Das macht eesel AI zu einem starken Begleiter für Jira:

• Benutzerdefinierte KI-Agenten für Jira Service Management: Sie können Agenten einrichten, die Kundenfragen beantworten, Anfragen weiterleiten und echte Aktionen ausführen, wie das Auslösen von Workflows oder das Abrufen von Daten aus internen Systemen.
• Training auf Basis echter Jira-Ticket-Historie: Im Gegensatz zur nativen Jira AI, die stark auf Confluence oder den Teamwork Graph angewiesen ist, ermöglicht eesel AI das Training mit vergangenen Tickets, Gesprächen oder internen Dokumenten, sodass Antworten und Vorschläge genauer und nützlicher sind.
• Einrichtung ohne Code mit tiefen Aktionen: Richten Sie mehrstufige Automatisierungen ein, die auf APIs, Datenbanken oder CRMs zugreifen, ohne dass Skripting oder technische Unterstützung erforderlich ist.
• Interaktionsbasierte Preisgestaltung: Anstatt für jeden Agentenplatz zu zahlen, bietet eesel ein nutzungsbasiertes Modell, das mit dem Wachstum Ihres Support-Volumens skaliert.
• Mehrere Bots, eine Plattform: Erstellen Sie spezialisierte Bots für Onboarding, Rückerstattungen, Eskalationen oder produktspezifischen Support, die alle mit Jira-Workflows verbunden sind.

Angenommen, Ihr Team bearbeitet täglich Dutzende von Passwortzurücksetzungsanfragen. Mit eesel AI können Sie einen virtuellen Agenten erstellen, der automatisch antwortet, die Benutzerdaten mit Ihren internen Tools abgleicht und sogar die Zurücksetzung ohne Beteiligung eines menschlichen Agenten abschließt.

Oder stellen Sie sich einen Bot vor, der Ihrem internen IT-Team hilft, indem er Jira-Probleme zusammenfasst, Lösungen basierend auf ähnlichen vergangenen Tickets vorschlägt und nur die schwierigsten Probleme eskaliert. Sie können das schnell mit eesel einrichten und direkt mit Ihrer JSM-Warteschlange verbinden.

eesel AI bietet Ihnen mehr Kontrolle, mehr Flexibilität und mehr Effizienz, während es nahtlos mit der Jira-Einrichtung funktioniert, auf die sich Ihr Team bereits verlässt.

Also, was ist Ihre Wahl?

KI bringt viele Vorteile für Jira-Nutzer, von der Beschleunigung einfacher Aufgaben bis hin zur Unterstützung bei der Verwaltung komplexer Serviceanfragen. Aber die Wahl der richtigen KI-Lösung hängt wirklich von den spezifischen Problemen Ihres Teams, der Komplexität Ihrer Workflows und Ihrem Budget ab.

Die native Jira-KI ist ein solider Ausgangspunkt und bietet sofort wertvolle Funktionen. Wenn Sie jedoch eine tiefere Automatisierung, flexiblere Möglichkeiten zur Schulung der KI (wie das Training an vergangenen Tickets!) oder eine klare, vorhersehbare Preisgestaltung benötigen, könnte es klüger sein, sich nach Drittanbieter-KI-Lösungen umzusehen, die sich mit Jira verbinden lassen.

Die richtige KI für Ihr Jira finden

Jira bietet einige wertvolle integrierte KI-Funktionen durch Atlassian Intelligence, die Ihnen definitiv helfen können, mehr zu erledigen und bestimmte Workflows reibungsloser zu gestalten. Funktionen wie generativer Text, JQL-Übersetzung und Zusammenfassungen sind großartige Ausgangspunkte für die Nutzung von KI in Ihrer täglichen Arbeit.

Es ist jedoch wichtig zu verstehen, was sie derzeit leisten können und wo ihre Grenzen liegen. Für Teams, die eine tiefere Automatisierung, flexiblere Quellen für Trainingsdaten, die Möglichkeit zur Durchführung benutzerdefinierter Aktionen mittels API-Aufrufen oder ein transparenteres Preismodell benötigen, ist die Erkundung von Drittanbieter-KI-Lösungen, die sich nahtlos mit Jira verbinden, der nächste kluge Schritt.

Wenn Sie nach einer KI-Lösung suchen, die es Ihnen ermöglicht, das Training auf viele verschiedene Quellen (einschließlich vergangener Tickets!) anzupassen, fortgeschrittene Automatisierungsaktionen unterstützt und Ihnen eine klare, interaktionsbasierte Preisgestaltung bietet, die mit Ihnen wächst, ohne Gebühren pro Agent, dann ist eesel AI einen Blick wert. Es ist darauf ausgelegt, Ihre bestehenden Jira Service Management-Workflows zu verbessern und Ihnen zu helfen, mehr mit weniger Aufwand zu erreichen.

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